基于层次化的微博情绪分类——以新浪微博为例 王向华;宋欣 【期刊名称】《计算机工程与设计》 【年(卷),期】2018(039)011 【摘 要】针对当前大多微博情绪分析算法难以准确描绘不同情绪差异的问题,对中文微博的情绪成分和层次化情绪分类进行研究.预处理消除非情绪信息,引入ICTCLAS分词工具包对文章进行分割,提取形容词、名词和动词等,形成特征,使用卡方测试、词频和点互信息(PMI)对特征进行选择,运用支持向量回归(SVR)和规则集进行分类.数据集采用新浪原始中文微博,不同分组之间的实验结果验证了该方法的有效性,其在多个层次上的F测度等值优于其它同类方法,随机挑选50篇微博进行评判,近一半的结果得到所有评判员的支持. 【总页数】7页(P3431-3437) 【作 者】王向华;宋欣 【作者单位】天津职业大学电子信息工程学院,天津300410;天津职业大学电子信息工程学院,天津300410 【正文语种】中 文 【中图分类】TP391 【相关文献】 1.基于迁移学习微博情绪分类研究——以H7N9微博为例 [J], 周清清;章成志 2.基于意识层次的微博不实信息治理研究*--以新浪微博为例 [J], 陈艳红;宗乾进;袁勤俭 3.基于神经网络的数据安全话题文本分类研究——以新浪微博为例 [J], 马海群;王今 4.基于多层次模糊综合方法的社交媒体营销价值评估研究——以人人网和新浪微博为例 [J], 何进日;白云旭;吕丹;金城 5.网络公共事件中的传者框架与网民情绪探究——以新浪微博“教师AA聚餐被通报”事件为例 [J], 周云倩;胡江伟; 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/5f09099c0608763231126edb6f1aff00bfd57041.html